SwipeMenuListView的使用点禁忌

最新推荐文章于 2018-01-08 13:52:16 发布
原创 最新推荐文章于 2018-01-08 13:52:16 发布 · 436 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#android #布局

本文探讨了ScrollView嵌套LinearLayout及SwipeMenuListView时可能遇到的问题，特别是当数据量较少时的表现。文章强调在这种情况下不可将SwipeMenuListView直接置于ScrollView和LinearLayout之中。 
ScrollView----LinearLayout---SwipeMenuListView可能出现只有一条数据的情况
所以不可以嵌套在滚动和线性布局中
Android仿qq下拉刷新及向左滑动列表----PullToRefresh, SwipeMenuListView开源项目整合
licaomeng的专栏
07-17 1万+
Github链接：https://github.com/licaomeng/Android-PullToRefresh-SwipeMenuListView-SamplePullToRefresh是一个非常完美的下拉刷新的开源项目，SwipeMenuListView是一个向左滑动ListView中item实现可以删除功能的开源项目。笔者在此将两套开源项目整合形成一套类似于手机qq那样同时支持下拉刷新
android SwipeMenuListView ScrollView 滑动冲突
QQ541159192的专栏
12-31 2001
android SwipeMenuListView ScrollView 滑动的时候冲突,引起在删除的时候有问题. 在@Override public boolean onTouchEvent(MotionEvent ev) { requestDisallowInterceptTouchEvent(true); return super.onTouchEvent(ev); }
swipemenulistview 重写 onItemClick 点击事件
01-12
swipemenulistview = findViewById(R.id.swipemenuListView); swipemenulistview.setOnItemClick( new ... );即可
关于SwipeMenuListView的一个BUG
Waiter软件工作室
08-25 1885
SwipeMenuListView重用引发的显示及数据异常和错乱
SwipeMenuListView侧滑不显示的问题
Dyan_csdn的博客
01-08 860
场景：SwipeToLoadLayout嵌套SwipeMenuListView 分析：一开始以为是滑动冲突的问题，找了一堆解决办法一一尝试，还是显示不出来，只有上拉下拉的效果，于是屏蔽掉SwipeToLoadLayout，发现依旧显示不出来，这与之前做过的结果不符；一翻之前的代码明显嵌套使用也是没有问题的，一一对比发现： SwipeMenuListView采用的adpater中不可以定义整个V
android-SwipeMenuListView添加点击事件
2025年写100篇文章
07-29 3170
SwipeMenuListView是一个ListView的Item侧滑实现的开源框架，用过QQ都知道，侧滑出现置顶和删除按钮。我觉得使用侧滑隐藏按钮样式比较美观。效果如下图：      git地址：https://github.com/baoyongzhang/SwipeMenuListView 下载相关源码      git上已经有比较详细的使用了，若想在每一个item添加一个点
禁忌搜索解决TSP.rar_C#禁忌搜索TSP_foxdeu_tsp_使用禁忌算法解决TSP问题_禁忌搜索
09-21
《使用C#实现禁忌搜索解决TSP问题详解》 旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP）是运筹学中一个经典的组合优化问题，它的目标是找到访问每座城市一次并返回起点的最短路径。在这个问题中，禁忌搜索是一...
禁忌搜索算法——单点选址
07-13
禁忌搜索算法
网站推广十点禁忌.doc
最新发布
08-28
网站推广十点禁忌.doc
禁忌搜索背包问题,禁忌搜索算法解决背包问题,matlab
09-10
"禁忌搜索背包问题"是指利用禁忌搜索算法来寻找背包问题的最优解。在这个问题中，我们有一个固定容量的背包，以及一系列物品，每件物品都有其体积（或重量）和价值。目标是选择物品，使得放入背包的总价值最大，但不...
实现SwipeMenuListView特定item的右滑menu无效
思念叨火车的专栏
06-20 3494
项目中增加需求： 根据不同来源的数据，修改展示页面及响应。 对于之前的数据来源，定为“来源一”          新的特殊数据来源，定为“来源二” 一、对SwipeMenuListView的研究及修改      通过之前转的关于SwipeMenuListView源码的解析 及自己对源码的阅读，发现数据展示页面右滑出现的menu的样式的修改可以通过adapter的
如何处理SwipeMenuListView和scrollview的滑动重冲突问题
qq_34963282的博客
08-24 511
重写SwipeMenuListView的ontouch方法，作判断处理如下即可，ms就是scrollview： dateinfoRecyclerView.setOnTouchListener(new View.OnTouchListener() { @Override public boolean onTouch(View v, MotionEve
开源项目SwipeMenuListView学习笔记
szyangzhen的专栏
08-24 2115
SwipeMenuView里的每个菜单项都是个LinearLayout,其内部包含一个接口，用于将内部菜单项的点击事件暴露给外部 //菜单点击监听接口，用于向外暴露菜单项点击事件 public static interface OnSwipeItemClickListener { //view表示被点击的菜单，menu代表菜单数据，index表示被点击的菜单项索引
SwipeMenuListView使用详解
古道边、半轮月
12-08 5517
SwipeMenuListView 是一个为listview添加item侧滑菜单的开源库，项目地址：http://baoyongzhang.github.io/SwipeMenuListView 使用： 1，添加依赖库，使用 com.baoyz.swipemenulistview.SwipeMenuListView 替代 ListView 2，下面我们为listview添加一个打开菜单项
使用禁忌搜索算法优化代码
04-26
<think>好的，我现在需要帮助用户使用禁忌搜索算法优化他们现有的Python代码，特别是涉及Gurobi和路径规划的部分。首先，我得先理清楚禁忌搜索算法的基本概念和流程，以及如何将其应用到路径规划问题上。用户可能已经有一个使用Gurobi的路径规划代码，但希望用禁忌搜索来提升性能或解决特定问题。 首先，禁忌搜索（TS）是一种基于局部搜索的元启发式算法，它通过引入禁忌表来避免陷入局部最优。我需要回忆一下TS的关键步骤：初始解生成、邻域移动、禁忌表管理、特赦准则等。用户提到的代码可能包含Gurobi的优化模型，但禁忌搜索更适合处理组合优化问题，比如旅行商问题（TSP）或车辆路径问题（VRP），这些在路径规划中常见。 接下来，我需要考虑如何将现有的Gurobi代码与TS结合。Gurobi通常用于精确求解，而TS是启发式方法，可能用于快速找到近似解，或者在Gurobi求解前提供初始解。用户可能希望用TS来减少计算时间，或者处理大规模问题，因为精确方法在大规模情况下可能不够高效。 然后，我需要分析用户的代码结构。假设他们的代码包含路径规划的逻辑，比如创建模型、定义变量、约束和目标函数，然后调用Gurobi求解。为了应用TS，可能需要将问题转化为适合邻域搜索的形式，比如路径的顺序调整，交换节点，插入删除等操作。 可能的步骤包括： 1. 初始解生成：随机生成一个可行路径，或者使用贪心算法得到一个初始解。 2. 定义邻域结构：比如交换两个城市的位置，反转一段路径等。 3. 禁忌表管理：记录最近的操作或解，防止重复搜索。 4. 评价函数：计算路径的总距离或其他目标函数。 5. 终止条件：如迭代次数、时间限制或解的质量不再提升。 需要注意的是，禁忌搜索需要处理解的可行性和邻域移动的有效性。例如，在路径规划中，移动操作必须保持路径的连续性，可能涉及约束处理。如果原问题有复杂约束，TS需要确保每次移动后解仍可行，或者引入惩罚函数处理不可行解。 此外，用户提到使用Gurobi，可能当前代码是混合整数规划模型。TS可以作为替代或补充，比如先用TS找到较优解，再用Gurobi进行局部优化，或者将TS嵌入到Gurobi的启发式策略中。不过，通常情况下，两者是独立的方法，需要根据问题特点选择。 现在，我需要考虑用户可能的代码结构，假设他们有一个基于Gurobi的路径规划模型，比如TSP问题。替换为TS的话，需要重新设计解的结构和邻域操作。例如，将城市顺序表示为列表，通过交换操作生成邻域，评估路径长度，并维护禁忌表禁止最近的操作。 可能的实现步骤： 1. 定义问题的输入，如距离矩阵、城市数量等。 2. 生成初始解，可以是随机排列或最近邻路径。 3. 设置禁忌表，记录被禁止的移动（如交换的城市对）及其禁忌期限。 4. 在每次迭代中，生成当前解的所有可能邻域解，过滤掉被禁忌的移动，选择最优的非禁忌解，或使用特赦准则接受更好的解即使被禁忌。 5. 更新禁忌表，记录当前移动，并减少禁忌期限。 6. 重复直到满足终止条件。 在代码实现上，需要将原有的Gurobi模型替换为TS的结构，可能涉及较多改动。例如，原代码可能使用Gurobi的变量和约束定义路径，而TS则需要直接操作路径列表，并计算目标函数值。 另外，性能优化方面，需要高效计算邻域解的目标值，避免重复计算。例如，在TSP中，交换两个城市的位置，路径总长度的变化可以通过计算交换前后的边变化来快速更新，而不必重新计算整个路径。 可能遇到的问题包括如何有效管理禁忌表，避免过早收敛或陷入循环，以及如何设计邻域结构以平衡搜索的广度和深度。此外，参数调整（如禁忌期限、邻域大小）也会影响算法性能。 最后，我需要给出具体的代码示例，展示如何将禁忌搜索应用到路径规划问题中，可能替换或补充原有的Gurobi代码。同时，需要说明如何评估解的质量，以及如何与Gurobi结合使用，比如用TS生成初始解供Gurobi进一步优化。</think>以下是如何使用禁忌搜索算法优化路径规划代码的分步说明： ### 一、问题建模分析 以TSP问题为例，解表示为城市序列$[c_1,c_2,...,c_n]$，目标函数为总距离： $$f(\pi)=\sum_{i=1}^{n-1}d_{\pi_i,\pi_{i+1}} + d_{\pi_n,\pi_1}$$ 其中$d_{i,j}$为距离矩阵[^2] ### 二、禁忌搜索核心实现 ```python import numpy as np from copy import deepcopy class TabuSearchTSP: def __init__(self, distance_matrix, max_iter=1000, tabu_tenure=20): self.dist_mat = distance_matrix self.n = len(distance_matrix) self.max_iter = max_iter self.tabu_tenure = tabu_tenure def initial_solution(self): # 生成随机初始解 return np.random.permutation(self.n).tolist() def evaluate(self, solution): # 计算总距离 return sum(self.dist_mat[solution[i], solution[i+1]] for i in range(-1, self.n-1)) def get_neighborhood(self, curr_sol): # 定义邻域操作：交换任意两个城市位置 neighbors = [] for i in range(self.n): for j in range(i+1, self.n): new_sol = curr_sol.copy() new_sol[i], new_sol[j] = new_sol[j], new_sol[i] neighbors.append( (i,j,new_sol) ) return neighbors def search(self): # 初始化 best_sol = self.initial_solution() curr_sol = deepcopy(best_sol) best_cost = self.evaluate(best_sol) tabu_list = dict() # {(i,j): remaining_tenure} # 主循环 for iter in range(self.max_iter): # 生成邻域 neighbors = self.get_neighborhood(curr_sol) # 评估候选解 best_move = None best_neighbor_cost = float('inf') for move in neighbors: i,j,new_sol = move move_key = tuple(sorted((i,j))) # 计算新解成本 new_cost = self.evaluate(new_sol) # 检查禁忌状态 is_tabu = tabu_list.get(move_key, 0) > 0 # 特赦准则：优于历史最优解 is_aspired = new_cost < best_cost if (new_cost < best_neighbor_cost) and (not is_tabu or is_aspired): best_neighbor_cost = new_cost best_move = move # 执行最优移动 if best_move: i,j,new_sol = best_move curr_sol = new_sol curr_cost = best_neighbor_cost # 更新禁忌表 move_key = tuple(sorted((i,j))) tabu_list[move_key] = self.tabu_tenure # 更新全局最优 if curr_cost < best_cost: best_sol = deepcopy(curr_sol) best_cost = curr_cost # 更新禁忌期限 for k in list(tabu_list.keys()): tabu_list[k] -= 1 if tabu_list[k] <= 0: del tabu_list[k] return best_sol, best_cost ``` ### 三、与Gurobi集成策略 1. **混合求解模式**： ```python import gurobipy as gp from gurobipy import GRB def gurobi_refinement(initial_solution): # 使用TS结果作为Gurobi初始解 model = gp.Model() # 添加变量、约束... x = model.addVars(...) # 设置初始解 for var in x.values(): var.start = 0 for i in range(len(initial_solution)-1): x[initial_solution[i], initial_solution[i+1]].start = 1 # 求解优化 model.optimize() return model.getAttr('X', x) ``` 2. **分层优化架构**： - 上层使用TS进行全局探索 - 下层使用Gurobi进行局部精细化搜索 - 通过回调函数实现交互 ### 四、性能优化建议 1. **邻域加速**： ```python def delta_evaluation(old_cost, move): # 仅计算交换两个节点带来的变化 i,j = move a,b,c,d = path[i-1], path[i], path[j], path[j+1] old = d[a][b] + d[c][d] new = d[a][c] + d[b][d] return old_cost - old + new ``` 2. **多样化策略**： ```python def diversification(): if no_improvement > threshold: # 随机扰动当前解 apply_k_opt_moves(3) reset_tabu_list() ``` ### 五、应用示例 ```python # 生成测试数据 n_cities = 50 points = np.random.rand(n_cities, 2) dist_mat = np.sqrt(((points[:,None,:] - points[None,:,:])**2).sum(axis=2)) # 执行禁忌搜索 ts = TabuSearchTSP(dist_mat, max_iter=1000) best_path, best_cost = ts.search() # 输出结果 print(f"最优路径长度：{best_cost:.2f}") print("路径顺序：", best_path) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值